标签： algorithm machine-learning naivebayes
我一直在研究文本分类问题。我正在使用一个朴素的贝叶斯文本分类器，如here所示。
该文本被分类为CLASS1和CLASS2。我正在使用18个样本的数据集。由此，3个样本属于CLASS1，18个属于CLASS2。
问题是当没有检测到两个类的单词时，预期的输出应该是NOTIDENTIFIED。
实际上，由于样本数据集的大小不同，它将输出作为CLASS2，因为类概率大于CLASS1。
如何将输出设为NOTIDENTIFIED？